GenAI Consulting & Assessment
Empezá tu estrategia de GenAI con criterio, no con hype
Assessment de GenAI: relevamos tus casos de uso, los priorizamos por impacto y viabilidad, y te devolvemos una arquitectura de referencia sobre Amazon Bedrock y un roadmap con costos estimados.
Casos priorizados + arquitectura + roadmap
El problema
- Tenés presión por 'hacer algo con IA', pero las PoCs se quedan en demo y nunca llegan a producción.
- Te preocupa la seguridad y la privacidad de tus datos al usar modelos de lenguaje.
- No sabés qué modelo usar, ni cómo evitar que el asistente alucine sobre tu información.
- Te da miedo que los costos de inferencia se vayan de las manos.
Qué incluye
- Casos de uso priorizados por impacto y viabilidad real, no por hype.
- Asistentes y copilotos con RAG sobre tus documentos y datos.
- Agentes que ejecutan acciones, no solo responden preguntas.
- Arquitectura segura sobre Amazon Bedrock: tus datos no entrenan modelos de terceros.
- Evaluación con métricas reales (calidad, alucinación, costo) antes de ir a producción.
- Control de costos de inferencia con la misma disciplina FinOps de toda la cloud.
Tus datos son tuyos
Construimos sobre Amazon Bedrock, donde tus datos no se usan para entrenar modelos de terceros y quedan dentro de tu entorno AWS. Elegimos el modelo por resultado y por costo, incluido Claude de Anthropic, no por moda.
Cómo trabajamos
Discovery
Identificamos el caso de uso de mayor impacto y validamos viabilidad técnica y de datos. Sin humo.
Plan & Quote
Diseñamos la arquitectura (modelo, datos, seguridad, costos) y proponemos un MVP acotado a precio cerrado.
Ejecución
Construimos el MVP, lo evaluamos con métricas reales y lo iteramos hasta que esté listo para producción.
Hand-off & MSP
Lo dejamos en producción, monitoreado y con costos bajo control. Podemos seguir operándolo y evolucionándolo con vos.
Stack & tecnologías
Betterfly: +10.000 usuarios en +5 países, en 8 semanas
Preguntas frecuentes
¿Mis datos quedan expuestos al usar un modelo de lenguaje?
No. Con Amazon Bedrock tus datos no se usan para entrenar modelos de terceros y se mantienen dentro de tu entorno de AWS.
¿Qué es RAG y por qué importa?
Retrieval-Augmented Generation: el modelo responde usando tus documentos como fuente. Reduce las alucinaciones y hace que la IA sea útil sobre tu información, no genérica.
¿Cómo evitan que el asistente invente cosas?
Con RAG, evaluación sistemática y guardrails. Medimos calidad y alucinación con métricas antes de habilitar producción.
¿Qué modelos usan?
Principalmente los disponibles en Amazon Bedrock, incluido Claude de Anthropic, elegidos según el caso de uso por resultado y por costo.
¿Tienen un caso real en producción?
Sí: el asistente 'Buddy AI' de Betterfly, con RAG sobre +1.000 documentos, hoy asiste a +10.000 usuarios en +5 países. Lanzado en 8 semanas.
